


Model multi-modal Kongres Rakyat Kebangsaan bergerak ke arah AGI: ia merealisasikan pengemaskinian bebas buat kali pertama, dan penjanaan video foto mengatasi Sora
Di satu pihak, orang menjangkakan kecerdasan yang terkandung dapat disesuaikan, iaitu, ejen boleh menyesuaikan diri dengan perubahan persekitaran aplikasi melalui pembelajaran berterusan Ia bukan sahaja boleh melakukan lebih baik pada tugas pelbagai modal yang diketahui, tetapi juga cepat menyesuaikan diri kepada tugas yang tidak diketahui.
Sebaliknya, orang ramai juga mengharapkan kecerdasan yang terkandung untuk menjadi benar-benar kreatif, berharap ia dapat menemui strategi dan penyelesaian baharu serta meneroka sempadan keupayaan kecerdasan buatan melalui penerokaan alam sekitar secara autonomi. Dengan menggunakan model besar multimodal sebagai "otak" kecerdasan yang terkandung, kami mempunyai potensi untuk meningkatkan kebolehsuaian dan kreativiti kecerdasan yang terkandung secara dramatik, akhirnya menghampiri ambang AGI (atau bahkan mencapai AGI).
Walau bagaimanapun, terdapat dua masalah yang jelas dengan model berbilang modal besar sedia ada: pertama, kitaran kemas kini berulang model adalah panjang, memerlukan banyak pelaburan manusia dan kewangan kedua, data latihan model datang daripada sedia ada Bagi sesetengah data, model tidak boleh terus memperoleh sejumlah besar pengetahuan baharu. Walaupun kemunculan pengetahuan baharu yang berterusan juga boleh disuntik melalui RAG dan konteks yang panjang, model besar berbilang modal itu sendiri tidak mempelajari pengetahuan baharu ini, dan kedua-dua kaedah pemulihan ini juga akan membawa masalah tambahan.
Pendek kata, model berbilang modal besar masa kini tidak begitu boleh disesuaikan dalam senario aplikasi sebenar, apatah lagi kreatif sehingga mengakibatkan pelbagai kesukaran apabila dilaksanakan dalam industri.
The Awaker 1.0 yang dikeluarkan oleh Sophon Engine kali ini ialah model besar berbilang modal pertama di dunia dengan mekanisme kemas kini autonomi, yang boleh digunakan sebagai "otak" kecerdasan yang terkandung. Mekanisme kemas kini autonomi Awaker 1.0 merangkumi tiga teknologi utama: penjanaan data aktif, refleksi dan penilaian model dan kemas kini model berterusan.
Berbeza daripada semua model berbilang modal besar yang lain, Awaker 1.0 adalah "hidup" dan parameternya boleh dikemas kini secara berterusan dalam masa nyata.
Seperti yang dapat dilihat daripada rajah bingkai di atas, Awaker 1.0 boleh digabungkan dengan pelbagai peranti pintar, memerhati dunia melalui peranti pintar, menjana niat tindakan, dan secara automatik membina arahan untuk mengawal peranti pintar untuk menyelesaikan pelbagai tindakan. Peranti pintar secara automatik akan menjana pelbagai maklum balas selepas menyelesaikan pelbagai tindakan Awaker 1.0 boleh mendapatkan data latihan yang berkesan daripada tindakan dan maklum balas ini untuk mengemas kini diri secara berterusan, dan terus mengukuhkan pelbagai keupayaan model.
Mengambil suntikan pengetahuan baharu sebagai contoh, Awaker 1.0 boleh terus mempelajari maklumat berita terkini di Internet dan menjawab pelbagai soalan rumit berdasarkan maklumat berita yang baru dipelajari. Berbeza daripada kaedah tradisional RAG dan konteks panjang, Awaker 1.0 benar-benar boleh mempelajari pengetahuan baharu dan "menghafal" parameter model.
Menggunakan teknologi Transformer untuk penjanaan video berasaskan penyebaran menunjukkan potensi besar Transformer dalam bidang penjanaan video Kelebihan VDT ialah keupayaan penangkapan bergantung masa yang sangat baik, membolehkan penjanaan bingkai video koheren sementara, termasuk mensimulasikan dinamik fizikal objek tiga dimensi dari semasa ke semasa. Cadangkan mekanisme pemodelan topeng spatio-temporal bersatu untuk membolehkan VDT mengendalikan pelbagai tugas penjanaan video, merealisasikan aplikasi luas teknologi ini. Kaedah pemprosesan maklumat bersyarat fleksibel VDT, seperti penyambungan ruang token yang mudah, menyatukan maklumat dengan panjang dan modaliti yang berbeza dengan berkesan. Pada masa yang sama, dengan menggabungkan dengan mekanisme pemodelan topeng spatiotemporal, VDT telah menjadi alat penyebaran video universal, yang boleh digunakan untuk penjanaan tanpa syarat, ramalan bingkai video berikutnya, interpolasi bingkai, video penjanaan gambar dan bingkai video tanpa mengubah suai struktur model. Penyiapan dan tugas penjanaan video lain.

Atas ialah kandungan terperinci Model multi-modal Kongres Rakyat Kebangsaan bergerak ke arah AGI: ia merealisasikan pengemaskinian bebas buat kali pertama, dan penjanaan video foto mengatasi Sora. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Pengenalan Katakan ada petani yang setiap hari memerhatikan kemajuan tanaman dalam beberapa minggu. Dia melihat kadar pertumbuhan dan mula merenungkan betapa lebih tinggi tumbuhannya dapat tumbuh dalam beberapa minggu lagi. Dari th

Soft AI-yang ditakrifkan sebagai sistem AI yang direka untuk melaksanakan tugas-tugas tertentu yang sempit menggunakan penalaran, pengiktirafan corak, dan pengambilan keputusan yang fleksibel-bertujuan untuk meniru pemikiran seperti manusia dengan merangkul kekaburan. Tetapi apa maksudnya untuk busine

Jawapannya jelas-seperti pengkomputeran awan memerlukan peralihan ke arah alat keselamatan awan asli, AI menuntut satu penyelesaian keselamatan baru yang direka khusus untuk keperluan unik AI. Kebangkitan pengkomputeran awan dan pelajaran keselamatan dipelajari Dalam th

Usahawan dan menggunakan AI dan Generatif AI untuk menjadikan perniagaan mereka lebih baik. Pada masa yang sama, adalah penting untuk mengingati AI generatif, seperti semua teknologi, adalah penguat - menjadikan yang hebat dan yang biasa -biasa saja, lebih buruk. Kajian 2024 yang ketat o

Buka kunci kekuatan model embedding: menyelam jauh ke kursus baru Andrew Ng Bayangkan masa depan di mana mesin memahami dan menjawab soalan anda dengan ketepatan yang sempurna. Ini bukan fiksyen sains; Terima kasih kepada kemajuan dalam AI, ia menjadi R

Model bahasa besar (LLM) dan masalah halusinasi yang tidak dapat dielakkan Anda mungkin menggunakan model AI seperti ChatGPT, Claude, dan Gemini. Ini semua contoh model bahasa besar (LLM), sistem AI yang kuat yang dilatih dalam dataset teks besar -besaran ke

Penyelidikan baru-baru ini telah menunjukkan bahawa gambaran AI boleh menyebabkan penurunan 15-64% dalam trafik organik, berdasarkan jenis industri dan carian. Perubahan radikal ini menyebabkan pemasar untuk menimbang semula keseluruhan strategi mereka mengenai penglihatan digital. Yang baru

Laporan baru -baru ini dari Elon University Imagining the Digital Future Centre meninjau hampir 300 pakar teknologi global. Laporan yang dihasilkan, 'Menjadi Manusia pada tahun 2035', menyimpulkan bahawa kebanyakannya bimbang bahawa penggunaan sistem AI yang mendalam lebih daripada t


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna